Programa

LasOposiciones.net ha seleccionado de entre 735 Cursos Programador Informático ,este Curso para ti. El Curso de Phyton + Deep Learning  se imparte en modalidad Online.

El deep learning, o aprendizaje profundo, parte del machine learning para, a partir de una gran cantidad de datos y tras numerosas capas de procesamiento con algoritmos, conseguir que un ordenador termine aprendiendo por cuenta propia y realizando tareas similares a las de los seres humanos, como la identificación de imágenes, el reconocimiento del habla o la realización de predicciones, de forma progresiva.

PRÁCTICAS EN EMPRESA
Incluidas

Requisitos

No existen requisitos previos ya que el enfoque del curso está destinado a formar a los alumnos desde cero en las competencias profesionales en Inteligencia artificial.

Temario

Introducción al Deep Learning
MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE DEEP LEARNING
Tema 1: Introducción al Deep Learning
- ¿Qué es el Deep Learning?
- Evolución del Deep Learning
- Deep Learning vs Machine Learning
- Aplicaciones del Deep Learning

Tema 2: Redes Neuronales Artificiales
- Fundamentos de las redes neuronales
- Arquitectura de una red neuronal: neuronas, capas, activaciones
- Propagación hacia adelante y hacia atrás (Forward y Backpropagation)
- Funciones de activación: Sigmoid, ReLU, Tanh

Tema 3: Herramientas y Librerías
- Introducción a las librerías de Deep Learning: TensorFlow, Keras, PyTorch
- Instalación y configuración de TensorFlow y Keras - Texto: Instalación y configuración de PyTorch

MÓDULO 2: MODELOS DE DEEP LEARNING
Tema 1: Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
- Fundamentos de las CNN
- Arquitectura y funcionamiento de una CNN
- Aplicaciones de las CNN en visión por computadora

Tema 2: Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
- Fundamentos de las RNN
- Arquitectura y funcionamiento de una RNN
- LSTM y GRU: Mejoras a las RNN tradicionales
- Aplicaciones de las RNN en procesamiento de lenguaje natural

Tema 3: Modelos Avanzados de Deep Learning
- Introducción a las Redes Generativas Antagónicas (GANs)
- Funcionamiento y aplicaciones de las GANs
- Introducción a los Transformers
- Funcionamiento y aplicaciones de los Transformers MÓDULO 3:

ENTRENAMIENTO Y OPTIMIZACIÓN
Tema 1: Preparación y Preprocesamiento de Datos
- Importancia de los datos en Deep Learning
- Técnicas de preprocesamiento de datos
- Aumentación de datos y técnicas de regularización

Tema 2: Entrenamiento de Modelos
- Configuración del proceso de entrenamiento
- Optimización: Funciones de costo y algoritmos de optimización
- Técnicas para evitar el overfitting

Tema 3: Evaluación y Mejora de Modelos
- Evaluación de modelos de Deep Learning
- Métricas de evaluación: precisión, recall, F1-score
- Técnicas de ajuste de hiperparámetros

MÓDULO 4: IMPLEMENTACIÓN Y DESPLIEGUE
Tema 1: Implementación de Modelos en Producción
- Desafíos en la implementación de modelos
- Herramientas para el despliegue de modelos: TensorFlow Serving, ONNX

Tema 2: Deep Learning en la Nube
- Ventajas del uso de la nube para Deep Learning
- Principales proveedores de servicios en la nube: AWS, GCP, Azure
- Implementación de modelos en la nube

MÓDULO 5: FUTURO DEL DEEP LEARNING
Tema 1: Tendencias Actuales en Deep Learning
- Innovaciones recientes en Deep Learning
- Deep Learning en hardware: TPU, GPU

Tema 2: Desafíos y Oportunidades Futuras
- Ética y Deep Learning
- Oportunidades futuras en Deep Learning

Objetivos

Formar a nuestros alumnos para que logren hacer que las computadoras o las máquinas imiten el comportamiento humano y, con ello, lleguen a realizar diferentes tareas que anteriormente las hacían únicamente personas.

Precio

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